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煤田绕射地震勘探现状与进展 被引量:12
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作者 彭苏萍 赵惊涛 +2 位作者 盛同杰 杨婕 陶俊宏 《煤田地质与勘探》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期1-20,共20页
我国煤炭绿色智能开采亟待解决透明地质条件精细构建问题,包括煤岩层构造、含水体、采空区与地应力等地质因素,该类隐蔽致灾体易诱发采空区突水或瓦斯突出等事故,是制约煤矿智能化开采与安全生产的主要障碍。三维地震勘探是目前探测断... 我国煤炭绿色智能开采亟待解决透明地质条件精细构建问题,包括煤岩层构造、含水体、采空区与地应力等地质因素,该类隐蔽致灾体易诱发采空区突水或瓦斯突出等事故,是制约煤矿智能化开采与安全生产的主要障碍。三维地震勘探是目前探测断层和陷落柱等地质体的主要技术,但该技术基于反射理论框架,在小落差断层与小尺度陷落柱探测上仍存在挑战,发展针对隐蔽致灾体的煤田精细勘探理论与方法是安全与智能开采的基础问题。基于绕射的地震勘探框架在理论上能够突破传统地震勘探分辨率瓶颈,该前沿技术已在勘探行业权威期刊不断报道,国内外工业界和科研院校也投入了大量研究工作,但尚未形成方法体系与工业化软件。围绕煤田灾害源防治与智能开采关键地质问题,阐述了一套基于绕射理论框架的地震勘探系统,通过不同类型绕射波传播规律研究了弱信号捕获模式,利用反射波与绕射波多域差异特征提取了携带高分辨率响应的绕射波信息,基于散射点模型提出绕射波精细速度建模方法,在多学科交叉基础上发展了绕射波多属性融合解释与阻抗反演技术,进而形成一套适用于我国未来透明矿山绿色开采的基础学科与前沿技术。 展开更多
关键词 煤矿安全 隐蔽致灾 地震勘探 绕射
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地震绕射波弱信号U-net网络提取方法 被引量:9
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作者 盛同杰 赵惊涛 彭苏萍 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期1192-1204,共13页
绕射波携带大量小尺度非均匀地质体信息,对于提高地震勘探分辨率具有重要意义.绕射波能量远小于反射波,在地震记录中常被强反射波掩盖,因此分离并单独成像绕射波,为探测小尺度非均匀地质体的关键问题.传统绕射波分离方法受限于理论模型... 绕射波携带大量小尺度非均匀地质体信息,对于提高地震勘探分辨率具有重要意义.绕射波能量远小于反射波,在地震记录中常被强反射波掩盖,因此分离并单独成像绕射波,为探测小尺度非均匀地质体的关键问题.传统绕射波分离方法受限于理论模型假设,对陡倾角反射波去除效果不佳,且易对绕射波造成损伤.基于经典编码-解码框架下的U-net网络和注意力机制,本文提出了一种绕射波智能分离方法,通过编码器自动提取地震数据中的绕射波特征,再由解码器恢复绕射波,从而隐性去除反射波.该方法作为端到端的机器学习,训练后的U-net网络可自适应地分离绕射波.本文通过数值模拟数据与实际数据构建训练数据集,利用训练后的U-net网络分离绕射波,并将结果偏移成像.数值模型测试和实际资料应用表明,融合了注意力机制的U-net网络能够有效压制反射波能量,保留绕射波动力学特征,克服了传统绕射波分离方法难以去除陡倾角反射的局限性,其提取的绕射波弱信号特征较为完整,能够进一步提高地震成像分辨率,在小尺度断裂刻画上具有优势. 展开更多
关键词 U-net网络 注意力机制 绕射波分离 绕射波成像
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绕射波叠前共虚震源道集分离方法 被引量:3
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作者 杨城增 张宣堂 +3 位作者 盛同杰 黎小伟 马运利 刘韬 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期847-854,I0005,共9页
绕射波携带了地下小尺度非均质体的高分辨率信息,对岩溶体储层等的识别具有重要意义。能量较弱的绕射波易被反射波场掩盖,导致偏移成像不清、小尺度异常体精细识别与刻画难度大等。传统的绕射波分离方法存在深层绕射波能量损失严重、绕... 绕射波携带了地下小尺度非均质体的高分辨率信息,对岩溶体储层等的识别具有重要意义。能量较弱的绕射波易被反射波场掩盖,导致偏移成像不清、小尺度异常体精细识别与刻画难度大等。传统的绕射波分离方法存在深层绕射波能量损失严重、绕射波与反射波场相交或相切时难以分离的问题。为此,提出一种叠前绕射波分离方法:首先通过共虚震源变换将共炮点道集转换成共虚震源道集,然后在共虚震源道集中进行偏移—反射波去除—反偏移,最后通过共虚震源反变换得到共炮点道集绕射波场。数值模型和实测资料的应用表明,该方法能有效地压制反射波,同时较完整地保留绕射波能量,提升成像剖面上小尺度地质体的识别精度。 展开更多
关键词 绕射波分离 共虚震源道集 反偏移 绕射波成像
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基于神经网络的绕射波速度分析方法
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作者 陶俊宏 赵惊涛 盛同杰 《煤田地质与勘探》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期166-175,共10页
【背景】在地震成像领域,精确的速度模型对于细致地刻画地下空间结构至关重要。尤其在煤矿开采中,小尺度地质结构如断层和陷落柱与开采安全事故密切相关,这些结构在地震记录中通常以绕射波的形式出现。【目的和方法】为了有效成像这些... 【背景】在地震成像领域,精确的速度模型对于细致地刻画地下空间结构至关重要。尤其在煤矿开采中,小尺度地质结构如断层和陷落柱与开采安全事故密切相关,这些结构在地震记录中通常以绕射波的形式出现。【目的和方法】为了有效成像这些小尺度地质体,充分利用绕射波信息进行精细化速度建模显得尤为重要。基于此,提出了一种基于神经网络的绕射场速度分析方法。首先在共虚震源域分离绕射波,利用分离的绕射波道集生成绕射速度谱;其次,在偏移倾角域利用绕射波的拟线性特征生成绕射速度比值γ谱。最终,将传统的反射速度谱与两类绕射速度谱作为输入,基于卷积注意力神经网络进行绕射场智能速度建模。【结果和结论】数值模拟数据测试验证了绕射场速度分析网络能够提高对地层尖灭、岩溶陷落柱等地质体精细化速度建模的准确性,在成像剖面上可有效聚焦绕射波,实现中小尺度构造的精细刻画。对煤矿实际数据的应用进一步证明了该方法在速度建模的效率以及成像精度上均优于传统方法,更适用于复杂地质条件下的小尺度构造成像。 展开更多
关键词 绕射波 深度学习 速度分析 智能建模 地震成像
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